قاعدة بيانات كروميا المتجهة: فصل جديد من دمج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين

ملخص النقاط الرئيسية

• أصدرت Chromia أول قاعدة بيانات متجهة على السلسلة تعتمد على PostgreSQL، مما يمثل تقدمًا مهمًا في دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين.

• من خلال توفير بيئة تطوير متكاملة بتكلفة أقل بنسبة 57% من الحلول التقليدية، قامت Chromia بتقليل العوائق أمام تطوير تطبيقات AI-Web3.

• تخطط المنصة لتوسيع فهرس EVM، وقدرات الاستدلال بالذكاء الاصطناعي ودعم بيئة المطورين، ومن المتوقع أن تصبح منصة مهمة للابتكار في الذكاء الاصطناعي في مجال Web3.

1. وضع دمج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين

لقد كانت تقاطع الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين محور اهتمام الصناعة. تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي المركزية تحديات تتعلق بالشفافية والموثوقية وتوقع التكاليف، وهي المجالات التي قد تقدم فيها البلوكتشين حلولاً.

على الرغم من أن سوق وكلاء الذكاء الاصطناعي يتطور بسرعة في نهاية عام 2024، إلا أن معظم المشاريع حققت فقط تكاملاً سطحيًا لتقنيتين. تعتمد العديد من المشاريع على حماس المضاربة في العملات المشفرة للحصول على التمويل والاهتمام، بدلاً من استكشاف التعاون التكنولوجي العميق مع Web3. وبالتالي، تراجعت تقييمات العديد من المشاريع بشكل كبير من ذروتها.

السبب الرئيسي الذي يجعل من الصعب تحقيق تعاون جوهري بين الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين هو وجود عدة مشاكل هيكلية. ومن أبرز هذه المشاكل هو تعقيد معالجة البيانات على السلسلة - البيانات موزعة، والتقنية تتقلب بشكل كبير. إذا كانت إمكانية الوصول إلى البيانات واستخدامها بسيطة مثل الأنظمة التقليدية، فقد كانت الصناعة قد حققت تقدمًا أكثر وضوحًا.

تتمثل هذه المعاناة في عدم وجود لغة مشتركة أو نقطة اندماج حقيقية بين تقنيتين قويتين ولكن من مجالات مختلفة. يحتاج القطاع بشكل متزايد إلى بنية تحتية قادرة على سد الفجوة، تجمع بين مزايا الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين، وتعمل كنقطة تقاطع بين الاثنين.

إن مواجهة هذا التحدي تتطلب أنظمة تجمع بين الفعالية من حيث التكلفة والأداء العالي، لتتناسب مع موثوقية الأدوات المركزية الحالية. في هذا السياق، أصبحت تقنية قواعد البيانات المتجهة التي تدعم معظم ابتكارات الذكاء الاصطناعي اليوم محركًا رئيسيًا.

2. أهمية قواعد بيانات المتجهات

مع انتشار تطبيقات الذكاء الاصطناعي، حظيت قواعد البيانات المتجهة باهتمام كبير لأنها تحل قيود نظم قواعد البيانات التقليدية. تقوم هذه القواعد بتخزين البيانات المعقدة من خلال تحويلها إلى تمثيلات رياضية "متجهات". و نظرًا لأنها تستند إلى استرجاع البيانات بناءً على التشابه (وليس الدقة)، فإن قواعد البيانات المتجهة تتوافق بشكل أفضل مع منطق فهم الذكاء الاصطناعي للغة والسياق.

تُشبه قواعد البيانات التقليدية فهرس المكتبة - حيث تُرجع فقط الكتب التي تحتوي على كلمات معينة، بينما تُظهر قواعد البيانات المتجهة المحتوى ذي الصلة. وهذا بفضل تخزين النظام للمعلومات في شكل متجهات عددية، مما يلتقط العلاقات بناءً على التشابه المفهومي (بدلاً من الصياغة الدقيقة).

قاعدة بيانات المتجهات تحاكي أنماط الإدراك البشري، مما يحقق تفاعلات أكثر ذكاءً وطبيعية مع الذكاء الاصطناعي. في Web2، تم التعرف على قيمة قاعدة بيانات المتجهات بشكل واسع، حيث حصلت العديد من المنصات على استثمارات ضخمة. بالمقابل، كان من الصعب على Web3 تطوير حلول مقارنة، مما جعل دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين يظل في الغالب على المستوى النظري.

3. رؤية قاعدة البيانات المتجهة على بلوكتشين Chromia

تعتبر Chromia كتلة قائمة على PostgreSQL مبنية على Layer1، حيث تبرز بفضل قدرتها على معالجة البيانات المهيكلة وبيئة التطوير الصديقة للمطورين. بالاعتماد على قاعدة بياناتها العلائقية، بدأت Chromia في استكشاف التكامل العميق بين البلوكتشين وتقنيات الذكاء الاصطناعي.

التطورات المهمة الأخيرة هي إطلاق "توسيع Chromia"، الذي يدمج PgVector (أداة البحث عن التشابهات في المتجهات مفتوحة المصدر المستخدمة على نطاق واسع في قاعدة بيانات PostgreSQL). يدعم PgVector استعلامات فعالة عن النصوص أو الصور المتشابهة، مما يوفر فائدة للتطبيقات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.

من خلال دمج PgVector، ستقدم Chromia قدرة البحث بالمتجهات إلى Web3، مما يجعل بنيتها التحتية تتماشى مع المعايير المثبتة لتقنية التقليدية. تلعب هذه الدمجة دورًا أساسيًا في ترقية شبكة Mimir الرئيسية في مارس 2025، وتعتبر خطوة أساسية نحو التشغيل البيني السلس بين AI-البلوكتشين.

3.1 بيئة متكاملة: الدمج الكامل بين البلوكتشين وAI

التحدي الأكبر الذي يواجهه المطورون عند محاولة دمج البلوكتشين مع الذكاء الاصطناعي هو التعقيد. يتطلب إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين الحالي ربط العديد من الأنظمة الخارجية، مما يجعل العملية معقدة. تؤدي هذه البنية المجزأة إلى عمليات غير فعالة، مما يزيد من وقت التطوير وتكاليف البنية التحتية، كما تسبب ثغرات أمنية.

تقدم Chromia حلاً جذرياً من خلال دمج قاعدة بيانات المتجهات مباشرة في البلوكتشين. على Chromia، يتم تنفيذ جميع المعالجات داخل السلسلة: يتم تحويل استعلامات المستخدمين إلى متجهات، والبحث عن البيانات المشابهة مباشرة على السلسلة وإرجاع النتائج، مما يحقق معالجة كاملة في بيئة واحدة.

تُبسط هذه الطريقة المتكاملة عملية التطوير بشكل كبير. لا حاجة إلى خدمات خارجية أو كود اتصال معقد، مما يقلل من وقت وتكاليف التطوير. بالإضافة إلى ذلك، يتم تسجيل جميع البيانات والمعالجة على البلوكتشين، مما يضمن الشفافية التامة. تُعتبر هذه بداية دمج كامل بين البلوكتشين والذكاء الاصطناعي.

3.2 كفاءة التكلفة: مقارنةً بتنافس الأسعار للخدمات الحالية

هناك فكرة شائعة: أن خدمات البلوكتشين "باهظة الثمن وغير مريحة". خاصة في النماذج التقليدية للبلوكتشين، فإن العيوب الهيكلية التي تسبب رسوم الوقود لكل معاملة وارتفاع التكاليف على البلوكتشين بسبب الازدحام تصبح واضحة. عدم القدرة على التنبؤ بالتكاليف أصبح العقبة الرئيسية أمام الشركات التي تعتمد حلول البلوكتشين.

تقوم Chromia بحل هذه المشكلة من خلال هيكل فعال ونموذج أعمال متميز. على عكس نموذج رسوم الوقود التقليدي للبلوكتشين، تقدم Chromia نظام إيجار وحدات حساب الخادم (SCU) - وهي هيكل تسعير مشابه للخدمات السحابية. هذا النموذج يقضي على تقلبات التكاليف الشائعة في شبكة البلوكتشين.

يمكن للمستخدمين استئجار SCU باستخدام الرموز الأصلية لـ Chromia أسبوعيًا. يوفر كل SCU 16 جيجابايت من التخزين الأساسي، وتتكلف الأسعار بالتوسع بشكل خطي حسب الاستخدام. يمكن ضبط SCU بشكل مرن حسب الحاجة، مما يحقق تخصيص موارد مرن وفعال. يجمع هذا النموذج بين الحفاظ على اللامركزية في الشبكة وتضمين تسعير الاستخدام القابل للتنبؤ، مما يزيد بشكل كبير من شفافية التكاليف وكفاءتها.

تعزز قاعدة بيانات Chromia المتجهة مزايا التكلفة بشكل أكبر. وفقًا للاختبارات الداخلية، فإن تكلفة تشغيل هذه القاعدة بيانات شهريًا أقل بنسبة 57% مقارنة بحلول Web2 المماثلة. وتأتي هذه القدرة التنافسية السعرية من كفاءة الهيكل المتعددة، بما في ذلك تحسين التقنية ونمط توفير الموارد اللامركزية.

تعزز الهيكلية الموزعة أيضًا موثوقية الخدمة. تتيح العمليات المتوازية لعدة نقاط وجود شبكة ذات توفر عالٍ، حتى في حالة تعطل نقاط فردية. وبالتالي، يتم تقليل الحاجة إلى بنية تحتية عالية التكلفة ذات توفر عالٍ وفرق دعم كبيرة بشكل ملحوظ، مما يقلل من تكاليف التشغيل ويعزز مرونة النظام.

4. بداية دمج البلوكتشين والذكاء الاصطناعي

على الرغم من إطلاقه منذ شهر واحد فقط، فقد أظهر قاعدة بيانات الكتل Chromia جاذبية مبكرة، ويتم تطوير العديد من حالات الاستخدام المبتكرة. لتسريع الاعتماد، تدعم المنصة البناة بنشاط من خلال تمويل تكاليف استخدام قاعدة بيانات الكتل.

تقلل هذه المنح من عوائق التجربة، مما يسمح للمطورين باستكشاف أفكار جديدة بمخاطر أقل. تشمل التطبيقات المحتملة خدمات DeFi المتكاملة مع الذكاء الاصطناعي، أنظمة توصية المحتوى الشفافة، منصات مشاركة البيانات المملوكة للمستخدمين، وأدوات إدارة المعرفة المدفوعة من المجتمع.

مع زيادة حالات الاستخدام المتنوعة، يتم إنشاء المزيد من البيانات باستمرار وتخزينها في Chromia، مما يضع الأساس لـ "دوامة الذكاء الاصطناعي". يتم تخزين النصوص والصور وبيانات المعاملات من تطبيقات البلوكتشين بشكل منظم على شكل متجهات، مما يشكل مجموعة بيانات غنية قابلة للتدريب بواسطة الذكاء الاصطناعي.

تُعتبر هذه البيانات المتراكمة مواد أساسية لتعلم الذكاء الاصطناعي، مما يدفع الأداء إلى تحسين مستمر. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي الذي يتعلم من أنماط تداول المستخدمين الضخمة أن يقدم نصائح مالية مخصصة بدقة أكبر. تجذب هذه التطبيقات المتقدمة للذكاء الاصطناعي المزيد من المستخدمين من خلال تحسين تجربة المستخدم، مما يؤدي إلى زيادة عدد المستخدمين وبالتالي خلق تراكم بيانات أكثر ثراءً، مما يشكل حلقة مغلقة لاستدامة النظام البيئي.

5. مسار تطوير Chromia

بعد إطلاق الشبكة الرئيسية لـ Mimir ، ستتركز Chromia على ثلاثة مجالات:

1. تعزيز فهرس EVM لسلاسل الكتل الرئيسية؛

2. توسيع قدرات استدلال الذكاء الاصطناعي لدعم نماذج وحالات استخدام أوسع؛

3. توسيع بيئة المطورين من خلال أدوات وبنية تحتية أكثر سهولة.

5.1 ابتكار فهرس EVM

أطلقت Chromia خطة فهرسة مبتكرة تركز على المطورين، تهدف إلى تبسيط استعلامات البيانات على البلوكتشين بشكل جذري. الهدف هو تسهيل الوصول إلى بيانات البلوكتشين من خلال تحسين كفاءة ومرونة الاستعلام بشكل كبير.

تمثل هذه الطريقة تحولًا كبيرًا في طريقة تتبع معاملات NFTs على الإيثيريوم. تتعلم أنماط البيانات الديناميكية في Chromia وهياكلها، مما يحل محل هياكل الاستعلامات المعرفة مسبقًا الصارمة، وبالتالي تحديد مسارات استرجاع المعلومات الأكثر كفاءة.

5.2 توسيع قدرات الذكاء الاصطناعي

تم إطلاق المشروع بنجاح على الشبكة التجريبية مع أول توسيع لاستدلال الذكاء الاصطناعي، مع التركيز على دعم نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر. ساهم إدخال عميل Python بشكل كبير في تقليل صعوبة دمج نماذج التعلم الآلي في بيئة Chromia.

من خلال دعم تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي القوية والمتنوعة بشكل متزايد مباشرة على عقد البائعين، تهدف Chromia إلى كسر حدود التعلم والتفكير الذكي الموزع.

5.3 استراتيجية توسيع بيئة المطورين

تعمل Chromia بنشاط على إنشاء شراكات ، واستغلال كل إمكانيات تقنية قاعدة بيانات المتجهات ، مع التركيز على تطوير التطبيقات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. تهدف هذه الجهود إلى تعزيز فائدة الشبكة وطلبها.

تستهدف الشركة مجالات ذات تأثير عالٍ مثل وكيل البحث عن الذكاء الاصطناعي، ونظام التوصيات اللامركزي، والبحث عن النصوص المستندة إلى السياق، والبحث عن التشابه الدلالي. يتجاوز هذا البرنامج الدعم الفني، حيث يقوم بإنشاء منصة يمكن للمطورين من خلالها بناء تطبيقات ذات قيمة حقيقية للمستخدمين.

6. رؤية كروميا والتحديات السوقية

تجعل قاعدة البيانات المتجهة على البلوكتشين لشركة Chromia منها متنافسًا رائدًا في مجال دمج البلوكتشين والذكاء الاصطناعي. تبرز نهجها المبتكر الذي لم يتحقق في أنظمة بيئية أخرى مزايا تقنية واضحة.

نموذج الإيجار السحابي SCU للمنصة يجلب تحولًا جذابًا للمطورين. هيكل التكلفة القابل للتنبؤ والمحسن هذا مناسب بشكل خاص لتطبيقات الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق، مما يشكل نقطة اختلاف رئيسية. تكلفة الاستخدام أقل بحوالي 57% من خدمات قواعد بيانات الويب 2، مما يعزز بشكل كبير من تنافسية سوق Chromia.

ومع ذلك، تواجه Chromia تحديات رئيسية، لا سيما فيما يتعلق بالوعي بالسوق ونمو النظام البيئي. من الضروري توصيل الابتكارات المعقدة مثل لغة البرمجة الأصلية الخاصة بها ودمج الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين للمطورين والشركات. يتطلب الحفاظ على الصدارة تطويرًا تقنيًا مستمرًا وتوسيعًا للنظام البيئي، خاصة عندما تبدأ منصات البلوكتشين الأخرى في استهداف حالات الاستخدام المماثلة.

النجاح على المدى الطويل يعتمد على التحقق من حالات الاستخدام الفعلية وضمان استدامة نموذج الاقتصاد الرمزي. سيكون لتأثير نموذج تأجير SCU على القيمة طويلة الأجل للرموز، واستراتيجيات اعتماد المطورين الفعالة، وإنشاء حالات تطبيق تجاري ملموسة، عوامل حاسمة في تطوير Chromia في المستقبل.

أنشأت Chromia مكانة رائدة مبكرة في مجال دمج Web3-AI الناشئ. ومع ذلك، فإن تحويل الفروق التقنية إلى قيمة سوقية مستدامة يتطلب تقدمًا مستمرًا على مستوى البنية التحتية والبيئة والتواصل. ستكون الـ 12-24 شهرًا القادمة حاسمة في تشكيل مسار التطور طويل الأمد لChromia.